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多项式回归是一种线性回归形式，其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。多项式回归拟合x的值与y的相应条件均值之间的非线性关系，表示为e（y | x）
为什么多项式回归：
多项式回归的使用：
这些基本上用于定义或描述非线性现象，例如：
回归分析的基本目标是根据自变量x的值来模拟因变量y的期望值。在简单回归中，我们使用以下等式 y = a + bx + e
这里y是因变量，a是y截距，b是斜率，e是误差率。
在许多情况下，这种线性模型将无法解决。例如，如果我们在这种情况下根据合成温度分析化学合成的产生，我们使用二次模型y = a + b1x + b2 ^ 2 + e
这里y是x的因变量，a是y截距，e是误差率。
通常，我们可以将其建模为第n个值。y = a + b1x + b2x ^ 2 + .... + bnx ^ n
由于回归函数在未知变量方面是线性的，因此这些模型从估计的角度来看是线性的。
因此，通过最小二乘技术，让我们计算y的响应值。
python中的多项式回归:
要获得用于分析多项式回归的数据集，请单击。
步骤1：导入库和数据集
导入重要的库和我们用于执行多项式回归的数据集。
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# importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# importing the dataset
datas = pd.read_csv('data.csv')
datas
第2步：将数据集分为2个组件
将数据集划分为两个组件，即x和yx将包含1到2之间的列.y将包含2列。
x = datas.iloc[:, 1:2].values y = datas.iloc[:, 2].values
第3步：将线性回归拟合到数据集
拟合线性回归模型在两个组件上。
# fitting linear regression to the dataset from sklearn.linear_model import linearregression lin = linearregression() lin.fit(x, y)
第4步：将多项式回归拟合到数据集
将多项式回归模型拟合到两个分量x和y上。
# fitting polynomial regression to the dataset from sklearn.preprocessing import polynomialfeatures poly = polynomialfeatures(degree = 4) x_poly = poly.fit_transform(x) poly.fit(x_poly, y) lin2 = linearregression() lin2.fit(x_poly, y)
步骤5：在此步骤中，我们使用散点图可视化线性回归结果。
# visualising the linear regression results
plt.scatter(x, y, color = 'blue')
plt.plot(x, lin.predict(x), color = 'red')
plt.title('linear regression')
plt.xlabel('temperature')
plt.ylabel('pressure')
plt.show()
步骤6：使用散点图可视化多项式回归结果。
# visualising the polynomial regression results
plt.scatter(x, y, color = 'blue')
plt.plot(x, lin2.predict(poly.fit_transform(x)), color = 'red')
plt.title('polynomial regression')
plt.xlabel('temperature')
plt.ylabel('pressure')
plt.show()
步骤7：使用线性和多项式回归预测新结果。
# predicting a new result with linear regression lin.predict(110.0)
# predicting a new result with polynomial regression lin2.predict(poly.fit_transform(110.0))
使用多项式回归的优点：
使用多项式回归的缺点
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